G検定

1. 概要：G検定の理解

G検定（ジェネラリスト検定）は、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が主催する、AI（人工知能）およびディープラーニング分野におけるリテラシーを認定する資格試験です。本レポートでは、G検定の目的、対象者、試験内容、難易度、合格のメリット、効果的な学習方法、関連資格であるE資格との比較、合格者コミュニティ「CDLE」の価値、そして日本国内の企業における導入事例とキャリアへの影響について、包括的に分析します。

G検定は、技術者だけでなく、ビジネスパーソンを含む幅広い層を対象とし、AI技術の基礎知識と事業活用能力の習得を目的としています ¹。経済産業省がオブザーブする「Di-Lite」推奨資格にも選定されており ³、国レベルでのAI人材育成戦略の一翼を担うものとして位置づけられています。合格率は比較的高水準で推移していますが、出題範囲の広さと問題数の多さから、十分な対策が求められます。合格者は、日本最大級のAIコミュニティ「CDLE」への参加資格を得られ、継続的な学習とネットワーキングの機会が提供されます ¹。企業においても、社員のAIリテラシー向上やDX（デジタルトランスフォーメーション）推進のための有効な手段として、G検定の導入が進んでいます ⁵。このように、G検定は個人のスキルアップに留まらず、日本全体のAI活用能力向上に貢献する戦略的資産としての重要性を増しています。

2. G検定入門：ジェネラリストのためのAI・ディープラーニングへのゲートウェイ

G検定とは？（定義、主催団体：JDLA）

G検定（ジェネラリスト検定）は、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施する認定資格です ¹。その名称にある「G」は「ジェネラリスト」を意味し、AIやディープラーニングの技術を専門的に開発するエンジニアだけでなく、これらの技術をビジネスの現場で活用する立場の人材を主な対象としています ⁷。具体的には、「ディープラーニングの基礎知識を有し、適切な活用方針を決定して、事業活用する能力や知識を有しているかを検定する」ことを目的としています ¹。JDLAは、ディープラーニングを中心とする技術による日本の産業競争力の向上を目指す団体であり、G検定はそのミッションを達成するための重要な手段の一つと位置づけられています。

G検定の主要目的と対象者（「ジェネラリスト」のプロファイル）

G検定の主要な目的は、AIおよびディープラーニングに関する体系的な知識を普及させ、受検者が「AIで何ができて、何ができないのか」「どこにAIを活用すればよいか」「AIを活用するためには何が必要か」といった点を理解できるようにすることです ¹。これにより、データを活用した新たな課題の発見やアイデアの創出、デジタル施策の推進に自信を持って取り組める人材の育成を目指しています。

対象者は、AI・ディープラーニングに関わるすべての人とされており、特にビジネスパーソン、プロジェクトマネージャー、企画担当者、営業担当者など、AI技術を直接開発するわけではないものの、その活用を推進したり、関連プロジェクトに関与したりする人々が中心となります ²。実際に、G検定の受検者は自身の仕事とAIに関連がある方や、大学・大学院で専門的に学んできた方、業務上でAIと関わりが深い人が多くを占めています ²。このような「ジェネラリスト」がAI技術の本質を理解し、技術チームとビジネス部門との間の橋渡し役を担うことで、AIプロジェクトの成功確率を高めることが期待されます。この役割は、技術的な詳細に精通していなくても、AIの可能性と限界を理解し、ビジネス戦略に組み込む能力が求められるため、G検定で問われる知識が直接的に活かされる分野です。

認定と推奨（例：Di-Lite、DX推進パスポート）

G検定の信頼性と価値は、公的な機関や業界団体からの認定・推奨によっても裏付けられています。

経済産業省オブザーブ「Di-Lite」推奨AI資格： G検定は、経済産業省がIT人材育成の強化を目指して策定した「第四次産業革命スキル習得講座認定制度」（通称「Reスキル講座」）の対象分野の一つである「Di-Lite」フレームワークにおいて、推奨されるAI資格として位置づけられています ³。これは、G検定が国のデジタルリテラシー基準に合致するものであることを示しており、その公的な信頼性を高めています。
DX推進パスポート： デジタルリテラシー協議会が発行する「DX推進パスポート」は、DXを推進するプロフェッショナル人材となるために必要な基本的スキルを有することを証明するデジタルバッジです。G検定は、このDX推進パスポートを取得するための対象試験の一つ（他はITパスポート試験、DS検定リテラシーレベル）として認定されています ³。合格した試験の数に応じて3段階のバッジが発行され、G検定合格はこのパスポート取得への重要な一歩となります。

これらの認定や推奨は、G検定が単なる民間資格に留まらず、日本社会全体のデジタルトランスフォーメーションを支える人材育成の基盤として期待されていることを示しています。企業がDX戦略を推進する上で、G検定で測られるようなAIリテラシーは、部門を問わず多くの従業員にとって不可欠なスキルとなりつつあります。G検定がこれらの枠組みに組み込まれていることは、その学習内容が現代のビジネス環境において普遍的かつ重要な価値を持つことの証左と言えるでしょう。

3. G検定試験のナビゲーション

G検定の合格を目指す上で、試験の全体像を正確に把握することは不可欠です。ここでは、出題範囲（シラバス）、試験形式、そして具体的な試験日程や費用について詳述します。

包括的なシラバスの内訳

G検定のシラバスは、AIおよびディープラーニングに関する広範な知識を網羅しており、ジェネラリストとして必要な多角的な視点を養うことを目的としています。シラバスはJDLA公式サイトで公開されており、定期的に更新されています（例：G2024#6対応版シラバス ³）。

主要な技術領域：

人工知能とは： 人工知能の定義、歴史的背景、AI分野で議論される主要な問題点（フレーム問題、シンボルグラウンディング問題など）。
人工知能をめぐる動向： 探索・推論アルゴリズム、知識表現、エキスパートシステム、機械学習からディープラーニングへの発展経緯。
機械学習の概要： 教師あり学習（回帰、分類）、教師なし学習（クラスタリング、次元削減）、強化学習の基本概念と代表的な手法、モデルの選択基準と評価指標。
ディープラーニングの概要： ニューラルネットワークの構造、活性化関数（シグモイド、ReLUなど）、損失関数、正則化（L1、L2、ドロップアウトなど）、誤差逆伝播法、最適化手法（SGD、Adamなど）。
ディープラーニングの要素技術： 全結合層、畳み込み層（CNN）、正規化層、プーリング層、スキップ結合（ResNetなど）、再帰結合層（RNN、LSTM、GRU）、Attention機構、オートエンコーダ、データ拡張。
ディープラーニングの応用例： 画像認識（物体検出、セグメンテーション）、自然言語処理（機械翻訳、感情分析、文書生成）、音声処理（音声認識、音声合成）、深層強化学習（AlphaGoなど）、データ生成（GANなど）、転移学習・ファインチューニング、マルチモーダル学習、モデルの解釈性（XAI）、モデルの軽量化。
AIの社会実装に向けて： AIプロジェクトの進め方（企画、PoC、開発、運用）、データの収集・前処理・分析・学習のパイプライン。
AIに必要な数理・統計知識： 線形代数、微分積分、確率・統計の基礎知識（AIモデルの理解に必要な範囲）。

AIに関する法務・倫理・社会的重要事項：

AIに関する法律と契約： 個人情報保護法、著作権法、特許法、不正競争防止法、独占禁止法などAI関連法規の概要、AI開発委託契約やAIサービス提供契約における留意点。
AI倫理・AIガバナンス： 国内外のAI倫理ガイドライン、プライバシー保護、公平性（バイアス問題）、安全性とセキュリティ、悪用防止、透明性と説明責任、民主主義への影響、環境保護、労働政策への影響、その他の重要な価値観、AIガバナンスのあり方。

このシラバスの構成は、G検定が単に技術的な知識を問うだけでなく、AIを社会で責任を持って活用するための倫理観や法的理解も重視していることを明確に示しています ³。特に「AIの社会実装に向けて」や法律・倫理分野は、ジェネラリストがビジネスの現場で直面する可能性のある課題に直接関連しており、実践的な判断力を養う上で重要です。

試験形式と構造

G検定の試験形式は、オンラインで実施される点が大きな特徴です ³。

受験資格： 制限なし。学歴、年齢、国籍、実務経験などを問わず、誰でも受験可能です ³。
試験時間： 120分 ³。
問題数： 約160問（G2024#6より適用）³。以前は約200～220問でしたが、変更されました ⁷。この変更は、1問あたりにかけられる時間を若干増やすことで、より深い思考を促す意図があるか、あるいは出題内容の精査によるものと考えられます。
出題形式： 多肢選択式（マークシート形式に類似）³。
実施方法： オンライン実施（IBT: Internet-Based Testing）。自宅や職場など、インターネット環境があればどこからでも受験可能です ³。

オンラインかつ自宅等で受験可能という形式は、受験者にとって利便性が高い一方で、試験時間内に多数の問題を処理する能力が求められます。1問あたり平均45秒弱という時間は、知識の瞬時の引き出しと判断力を試すものであり、単に情報を参照しながら解くというよりは、しっかりと学習内容を定着させておく必要があります。

現在および今後の試験日程、料金、登録プロセス

G検定は年に複数回実施されており、受験機会が比較的多いのが特徴です。

開催回数： 例年、1月、3月、5月、7月、9月、11月の年6回開催されています ¹。具体的な日程はJDLA公式サイトで発表されます ³。
受験料：

一般：13,200円（税込）¹
学生：5,500円（税込）¹
割引制度： G検定にはいくつかの割引制度が設けられています。前回受験日から2年以内の再受験者は半額（一般：6,600円、学生：2,750円）で、またCourseraの特定講座「AI For Everyone」修了者は修了証提示により30%割引（一般：9,240円、学生：3,850円）で受験チケットを購入できます ³。

申込期間： 各試験回の申込期間は、JDLA公式サイトで案内されます。通常、個人申込と団体申込で締切日が異なります ³。
申込方法： JDLAの試験申込みサイト（例：¹で言及されている
https://www.jdla-exam.org/d/）からオンラインで申し込みます。団体経由での申込みも可能です ³。
キャンセル： 受験日前々日の23:59:59まで、受験サイトのマイページからキャンセルが可能です。ただし、ハンディキャップ受験を利用する場合は事務局への連絡が必要です ³。

JDLAは試験制度を継続的に見直しており、問題数の変更やシラバスの更新はその一環です。これは、AIという急速に進化する分野において、資格の価値と актуаリティ (今日性) を維持するための重要な取り組みと言えます。受験者は常に最新の公式情報を確認することが求められます。

表1：G検定試験概要

項目	詳細
主催団体	一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）
受験資格	制限なし
試験形式	多肢選択式
試験時間	120分
問題数	約160問（G2024#6以降）
実施方法	オンライン実施（IBT方式、自宅等で受験可能）
受験料（一般）	13,200円（税込）
受験料（学生）	5,500円（税込）
開催頻度	年6回（1, 3, 5, 7, 9, 11月頃）
主要シラバス分野	人工知能の定義・動向、機械学習、ディープラーニングの概要・要素技術・応用例、AIの社会実装、数理・統計知識、AI関連法規・倫理・ガバナンス ³

4. G検定 vs. E資格：戦略的判断のための比較分析

JDLAはG検定の他に、エンジニア向けの「E資格（エンジニア資格）」も実施しています。これら二つの資格は対象者や目的が明確に異なるため、自身のキャリアゴールや現在のスキルセットに応じて適切な方を選択することが重要です。

対象専門家とスキル焦点

G検定（ジェネラリスト）： 主に、AIやディープラーニングをビジネスの現場で活用することを目指す、幅広い層のビジネスパーソンやマネージャーを対象としています ²。AI技術の基礎知識、応用事例、ビジネスや社会への影響、関連法規・倫理といった、AIプロジェクトを推進・理解する上で必要なリテラシーの習得に焦点を当てています ³。
E資格（エンジニア）： ディープラーニングの理論を理解し、適切な手法を選択して実装する能力を持つエンジニアや技術者を対象としています ²。アルゴリズムの数学的背景、モデル構築、プログラミングによる実装スキルなど、より専門的かつ技術的な深い知識と実践力が問われます。

この「活用」と「実装」というキーワードの違いが、両資格の性格を最も端的に表しています。AIプロジェクトが成功するためには、ビジネス課題を理解しAI活用の方向性を定めるジェネラリストと、その方向性に基づき実際にAIモデルを開発・実装するエンジニアの双方が不可欠であり、JDLAはこの両輪を育成することを目指していると言えます。

難易度と前提条件

G検定： E資格と比較すると難易度は低いとされていますが、出題範囲の広さと問題量の多さから、十分な学習が必要です ²。合格率は歴史的に60～75%程度で推移しています ¹⁰。特筆すべきは、
受験にあたっての前提条件（受験資格）がない点で、誰でも挑戦することが可能です ⁷。学習期間の目安としては、3ヶ月から半年程度が挙げられます ⁸。
E資格： G検定よりも格段に難易度が高いとされています。合格率はG検定と同程度の60～70%前後ですが、これはJDLA認定プログラムを試験日過去2年以内に修了していることが受験資格として必須であるため、既に一定レベルの知識とスキルを習得し、かつ時間と費用をかけてプログラムを修了した意欲の高い受験者層の中での合格率である点を考慮する必要があります ²。この認定プログラムの存在が、E資格の高い専門性と実践力を担保する仕組みとなっています。実務経験のあるエンジニアでも、100時間から300時間以上の学習時間が必要と言われています ⁸。

E資格の認定プログラムというハードルは、単に知識を問うだけでなく、実践的なスキル習得の機会を提供し、資格の質を維持するための重要な要素です。このため、E資格の合格率は数字だけでは測れない難易度を含んでいると理解すべきです。

試験内容と形式の違い

G検定：

試験時間120分、問題数約160問（多肢選択式）³。
AIの基礎、機械学習、ディープラーニングの概要・応用、AIの社会実装、法律・倫理など、広範な知識を問います ³。
オンライン（IBT方式）で、自宅等から受験可能です ⁷。
E資格：

試験時間120分、問題数約100問（多肢選択式）⁷。
応用数学、機械学習、深層学習（CNN、RNNなどの詳細な構造や理論）、開発・運用環境など、より技術的で深い内容が中心です。計算問題や、理論の深い理解を要する問題が多く出題されます ⁷。
全国の指定試験会場にてCBT（Computer Based Testing）方式で受験します ⁷。

G検定が知識の幅広さと迅速な判断力を重視するのに対し、E資格は個々の問題に対する深い理解と応用力を試す構成になっています。試験会場や実施方式の違いも、両者の性格を反映しています。

キャリアパスへの影響

G検定： AI戦略の立案、AIプロジェクトのマネジメント、AIを活用した新事業開発、データドリブンな意思決定支援、AIコンサルティングといった分野でのキャリア形成に役立ちます ¹²。データサイエンティストの中でも、特にリサーチ、分析、提案業務の比重が高い場合に有効です ⁸。AIを直接構築はしないものの、その可能性を理解し、ビジネスに繋げる役割を担う人材に適しています。
E資格： AIエンジニア、機械学習エンジニア、ディープラーニング研究者など、AIモデルの設計・開発・実装・最適化を専門とする技術職としてのキャリアパスを強化します ⁸。データサイエンティストであれば、モデリングや実装作業の割合が多い場合に強みとなります ⁸。
ステップアップ： G検定でAIの全体像とビジネス活用に関する基礎知識を習得した後、より技術的な専門性を深めたい場合にE資格を目指す、というステップアップも有効なキャリア戦略の一つです ⁷。

どちらの資格が「優れている」というわけではなく、個人のキャリアプランや現在の職務内容、目指す方向性によって「より適している」資格が異なります ⁹。AIをユーザーとして活用する立場であればG検定で十分な場合が多く、AIシステムを自ら構築するエンジニアを目指すならE資格が不可欠となるでしょう。この選択は、自身のキャリアにおけるAIとの関わり方を深く考える良い機会となります。

表2：G検定 vs. E資格：主な違い

特徴	G検定（ジェネラリスト検定）	E資格（エンジニア資格）
対象者	AI・ディープラーニングを事業で活用するビジネスパーソン、マネージャー等、幅広い層 ²	AI・ディープラーニングのモデルを実装するエンジニア、技術者 ²
主要焦点	AIの基礎知識、応用事例、ビジネス・社会的影響、関連法規・倫理 ³	ディープラーニングの理論、数学的背景、モデル構築、実装技術 ⁷
問われるスキル	AIリテラシー、活用方針決定能力、事業応用知識 ¹	ディープラーニングの実装能力、関連技術の深い理解 ⁸
受験資格	制限なし ⁷	JDLA認定プログラムを試験日過去2年以内に修了 ²
試験形式	多肢選択式、約160問 / 120分 ³	多肢選択式、約100問 / 120分 ⁷
試験会場	オンライン（IBT方式）、自宅等で受験可能 ⁷	指定試験会場（CBT方式）⁷
難易度	E資格よりは平易だが、広範囲で十分な学習が必要 ²	G検定より難易度が高い。深い理論理解と数学的知識が必須 ²
標準学習期間	3ヶ月～半年程度 ⁸	100～300時間以上（経験者エンジニアの場合）⁸
キャリア関連性	AI戦略、プロジェクト管理、事業開発、コンサルティング等 ¹²	AIエンジニア、機械学習エンジニア、研究開発職等 ¹²

5. G検定の難易度、合格率、およびスコアリングに関する洞察

G検定の難易度を正確に理解することは、効果的な学習計画を立てる上で非常に重要です。ここでは、過去の合格率の分析、試験の難易度に影響を与える要因、そして公表されている範囲でのスコアリング情報について掘り下げます。

過去の合格率分析と傾向

G検定の合格率は、試験回によって多少のばらつきはあるものの、概ね60%から75%の範囲で推移してきました ⁹。2019年3月実施回では72.76%という高い合格率を記録したこともあります ¹⁶。特筆すべきは、2025年5月10日に実施された2025年第3回G検定では、合格率が81.72%に達し、これまでの最高記録を更新したと報告されています ¹⁰。

この合格率の水準は、他の専門的なIT資格と比較しても比較的高めであると言えます ¹⁰。しかし、この数字だけを見て「G検定は容易である」と判断するのは早計です。実際には、多くの受験者がその難しさを指摘しており、合格率の背後にある要因を多角的に考察する必要があります。

表3：G検定合格率推移（近年の例）

実施年月（回）	受験者数	合格者数	合格率	出典
2025年5月 (2025#3)	4,284名	3,501名	81.72%	¹⁰
(過去のデータ例)	(データなし)	(データなし)	56.84%	¹⁰
(過去のデータ例)	(データなし)	(データなし)	65%-75%台	¹⁰
(過去のデータ例)	3,044名	2,236名	73.46%	¹⁵

注：上記表は提供情報に基づき構成しており、網羅的なリストではありません。最新かつ詳細なデータはJDLA公式サイトをご参照ください。

近年の合格率の上昇傾向、特に80%を超えるような高い数値は、いくつかの可能性を示唆しています。一つには、G検定の認知度向上とともに、より質の高い学習教材や対策講座が普及し、受験者の準備レベルが全体的に向上している可能性が考えられます。また、JDLA側が試験問題の調整や評価基準の見直しを行っている可能性も否定できません。いずれにせよ、この傾向はG検定がAI人材育成のエコシステムの中で成熟しつつあることを示しているのかもしれません。

一般的な課題と難易度に影響する要因

G検定の合格率が比較的高めであるにもかかわらず、多くの受験者が試験の難しさを感じる主な要因は以下の通りです。

シラバスの広範性： G検定の出題範囲は、AIの基本概念から機械学習、ディープラーニングの各種手法、さらには応用事例、法律・倫理・社会実装に至るまで、極めて多岐にわたります ³。この広大な知識領域を網羅的に学習し、理解するには相応の時間と努力が必要です。
問題量の多さと時間的制約： 120分という試験時間に対し、約160問（G2024#6以降）という問題数は、1問あたりにかけられる時間が非常に短いことを意味します ³。これは、単に知識があるだけでなく、それを迅速かつ正確に引き出し、判断する能力を試すものです。
特定分野における知識の深さ： 試験全体としてはジェネラリスト向けの広範な知識を問いますが、ディープラーニングの具体的な手法やその応用といった核心部分については、表面的な理解に留まらない、ある程度の深掘りした知識が求められることがあります ¹⁰。
受験者層の影響： 一部の指摘として、合格者の中には既にエンジニアリングのバックグラウンドを持つ者が多く、その層が高い合格率を牽引している可能性があるという見方があります ¹⁰。もしこれが事実であれば、非技術系のバックグラウンドを持つ受験者にとっては、全体の合格率が示す以上に試験のハードルが高く感じられるかもしれません。

これらの要因が複合的に作用し、「合格率は高いが、決して油断できない試験」というG検定の特性を形成しています。特に、普段AI技術に馴染みのない分野の人が、付け焼き刃の知識で臨むと、その範囲の広さと時間的プレッシャーに圧倒される可能性が高いでしょう。

試験スコアリングの理解（または公表された閾値の欠如）

G検定のスコアリングに関しては、JDLAから詳細な情報は公表されていません。

公式な合格基準点の非公開： JDLAは、G検定の合格ラインや合格に必要な具体的な得点（いわゆる合格点）を公表していません ¹⁰。このため、受験者はどの程度の正答率を目指せばよいのか、明確な目標設定が難しいという側面があります。
分野別平均得点率（過去データ）： 全体としての合格基準は非公開ですが、過去には試験分野ごとの平均得点率が公表された事例があります。例えば、2021年第2回G検定では、「人工知能に関する問題」の平均得点率が78%であったのに対し、「数理・統計」分野は56%と、分野によって受験者の平均的な理解度に差が見られました ¹⁰。これは、特定の苦手分野を作らず、全分野でバランス良く得点することが合格への鍵となる可能性を示唆しています。また、「数理・統計」のような分野は、多くのジェネラリストにとって比較的難しい領域であることも推察されます。

合格基準が非公開であることは、受験者にとっては不確実性を伴いますが、JDLA側としては、単一の絶対的な点数で合否を判定するのではなく、受験者全体のレベルや試験問題の難易度変動を考慮した相対的な評価や、ジェネラリストとして必須となるコア知識の習得度を重視する評価方法を採用している可能性も考えられます。例えば、全分野で一定水準以上の理解を示していることを合格の条件とするなど、より多角的な評価が行われているのかもしれません。これは、幅広い知識を持つジェネラリストを育成するというG検定の目的に合致するアプローチと言えるでしょう。

6. G検定合格への戦略的アプローチ：準備とリソース

G検定の広範なシラバスと特有の試験形式に対応するためには、戦略的な学習計画と適切なリソースの活用が不可欠です。ここでは、推奨されるテキスト、問題集、オンライン講座、そして効果的な学習戦略について解説します。

推奨テキストと公式ガイド

G検定対策の基本となるのは、JDLAの公式テキストや、多くの合格者から支持されている主要な参考書です。

『ディープラーニングG検定公式テキスト』（通称「白本」）： JDLA自身が監修に関わっているとされるこのテキストは、G検定のシラバスに準拠しており、試験範囲全体を網羅的に学習するための出発点として最適です。実際に、合格者の約69.3%が使用したというデータもあり、その重要性が伺えます ¹⁷。ただし、内容は網羅的であるものの、初学者が一度ですべてを深く理解するのは難しいため、他の教材との併用が推奨されています ¹⁸。
『ディープラーニングG検定最強の合格テキスト』（通称「緑本」）： こちらも人気の高いテキストの一つで、合格者の13.55%が使用しています ¹⁷。合格に必要な知識を効率的に習得できるよう工夫されていると評価されています。
『スッキリわかるディープラーニングG検定テキスト&問題演習』： テキストによる解説と問題演習が一体となっており、インプットとアウトプットをバランス良く行いたい学習者に適しています。合格者の7.10%が利用しています ¹⁷。

これらの主要テキストは、G検定の知識体系を理解するための骨格となります。特に公式テキストは、試験の方向性を把握する上で欠かせない一冊と言えるでしょう。

問題集と模擬試験の活用

テキストで得た知識を定着させ、試験本番での応用力を養うためには、質の高い問題集や模擬試験での演習が極めて重要です。

『最短突破ディープラーニングG検定問題集』（通称「赤本」）： 合格者の23.87%が使用し、非常に評価の高い問題集です ¹⁷。最新の出題傾向を分析し、重要なポイントを網羅した問題構成と、丁寧で分かりやすい解説が特徴です。特に解説部分は170ページ以上のボリュームがあり、機械学習や深層学習の仕組みを深く理解するのに役立つとされています ¹⁸。利用者からは「最もクオリティが高い」との声も聞かれます。
『徹底攻略ディープラーニングG検定ジェネラリスト問題集』（通称「黒本」）： 合格者の21.29%が利用する、こちらも定番の問題集です ¹⁷。過去の出題傾向を徹底分析した模擬問題が豊富に収録されており、中には本番で類似問題や同一問題が出題されたとの報告もあります ¹⁸。公式テキストではカバーしきれない範囲も補完している点が強みです。ただし、出版社公式サイトで公開されている正誤表の確認が推奨されています ¹⁸。
オンライン模擬試験：

Study-AI： 無料で利用可能なβ版の模擬試験を提供しています。圧倒的な問題量で、知識の総復習やペース配分の確認に適しています ¹。時事問題も扱っており、本番で類似問題が出たとの声もあるため、受験前に試す価値は高いでしょう ¹⁸。
Dive into Code： こちらの模擬試験も、本番に非常に近い形式であると評価されています。実際に、この模擬試験から数問が本番に出題されたという体験談もあります ¹。

問題集や模擬試験は、知識の確認だけでなく、G検定特有の時間的制約の中で問題を解き進めるペースを掴むためにも不可欠です。多くの合格者が、これら「白本」「赤本」「黒本」という主要教材群を組み合わせることで、知識のインプット、実践的な演習、そして試験形式への慣れという、合格に必要な要素をバランス良くカバーしています。この「三位一体」とも言える教材戦略が、G検定対策の王道の一つと考えられます。

オンライン講座とトレーニングプログラムの評価

独学での学習に不安がある場合や、より体系的かつ効率的に学習を進めたい場合には、オンライン講座やトレーニングプログラムの利用も有効な選択肢となります。

AI研究所： eラーニング形式でG検定対策講座を提供。動画による分かりやすい解説と、復習や実務にも活用できるオリジナル教材（PDF）が特徴です。キャンペーン価格（例：通常44,000円が5,500円）で提供されることもあります ¹⁹。
アガルートアカデミー： 初学者でも理解しやすいように工夫された動画講義（約9.5～17時間）と豊富な練習問題（約200問）がセットになっています。比較的安価（約27,280円～）で、質問対応サポートが付くコースもあり、コストパフォーマンスに優れていると評価されています ¹⁹。合格時の全額返金制度も魅力です ²⁰。
AVILEN： 「全人類がわかるG検定対策講座」を提供。約13時間の講義動画に加え、600問のWebテストが用意されており、実践的な演習が可能です（価格は約29,700円）²⁰。
スキルアップAI： G検定対策だけでなく、AIをビジネスに適用する際の実務的な知識も学べる質の高い講座を提供。ライブ配信授業など双方向性の高い学習も可能です。ただし、価格帯は比較的高め（例：110,000円）です ¹⁸。
その他： Study AI（約31,900円）、インプレスアカデミー（約33,000円）、AIジョブカレ（約33,000円）、資格スクエア（約66,000円）など、多様な特徴を持つ講座が存在します ¹⁹。

オンライン講座は、学習のペースメーカーとしての役割や、専門家による解説、疑問点を解消できるサポート体制など、独学にはないメリットを提供します。しかし、価格や提供内容、サポート体制は多岐にわたるため、自身の学習スタイル、予算、必要なサポートレベルを考慮して慎重に選択することが重要です。安価な講座でも質の高いものはありますが、高価な講座はより手厚いサポートや深い内容を提供している場合があります。

効果的な学習戦略と時間管理

G検定の広範な知識を効率的に習得し、合格を勝ち取るためには、計画的な学習戦略と時間管理が鍵となります。

体系的アプローチ： まず公式テキスト（白本）でシラバス全体の概要を掴み、基礎知識を固めます。次に、補助的なテキストや専門性の高い問題集（赤本、黒本など）で各分野の理解を深め、問題解決能力を養います ¹⁸。
弱点分野の克服： G検定の過去の分野別平均得点率データ（例：「数理・統計」分野の平均点が低い傾向 ¹⁰）などを参考に、自身が苦手としそうな分野を早期に特定し、重点的に学習時間を割り当てることが有効です。
継続的な演習とペース配分： 定期的に問題演習を行い、特に時間を計って模擬試験に取り組むことで、本番の厳しい時間制約に対応できるスピードと正確性を身につけます ¹。
最新情報のキャッチアップ： AI分野は日進月歩です。シラバス自体も更新されるため ³、常に最新の動向に注意を払い、古い情報だけに頼らないようにすることが重要です。時事問題対策として「AI白書」などの資料も参考になります ¹⁸。
十分な学習時間の確保： G検定の学習期間の目安として、3ヶ月から半年程度が挙げられています ⁸。個人のバックグラウンドや学習効率によって必要な時間は異なりますが、計画的に十分な時間を確保することが合格への近道です。

G検定の準備は、単に知識を暗記する作業ではなく、AIという急速に進化する分野の動向を理解し、その本質を捉えようとする継続的な学習プロセスそのものです。合格のためには、常に最新情報にアンテナを張り、主体的に学び続ける姿勢が求められます。

表4：G検定おすすめ学習リソース（書籍・オンライン講座）

カテゴリ	名称・提供元	主な特徴・推奨理由	出典例
公式テキスト	ディープラーニングG検定公式テキスト（白本）	JDLA準拠、シラバス網羅、G検定学習の基本書。合格者の使用率No.1 ¹⁷。	¹⁷
主要問題集	最短突破ディープラーニングG検定問題集（赤本）	高品質な問題、丁寧な解説、最新傾向対応。合格者の使用率No.2 ¹⁷。	¹⁷
	徹底攻略ディープラーニングG検定ジェネラリスト問題集（黒本）	豊富な模擬問題、本番での類似問題出現報告あり。合格者の使用率No.3 ¹⁷。	¹⁷
オンライン講座	アガルートアカデミー G検定対策講座	初学者向け、動画講義と練習問題、質問サポート付きコースあり、比較的安価、合格時返金制度あり ²⁰。	¹⁹
	AI研究所 G検定対策eラーニング	動画解説、オリジナル教材PDF、キャンペーン価格あり ¹⁹。	¹⁹
	AVILEN 全人類がわかるG検定対策講座	講義動画と豊富なWebテスト（600問）²⁰。	²⁰
模擬試験	Study-AI 模擬試験 (β版)	無料、圧倒的な問題量、知識総復習・ペース配分確認に有効 ¹。	¹

7. G検定認定の多面的な価値

G検定を取得することは、単に資格を得るだけでなく、個人のキャリア形成や組織のAI活用能力向上において、多岐にわたる具体的なメリットをもたらします。

AIとディープラーニングの強固な基盤構築

G検定の学習プロセスを通じて得られる最大の価値の一つは、AIおよびディープラーニングに関する包括的かつ体系的な知識基盤を構築できる点です ²。特に、独学では捉えにくい複雑な概念や技術間の関連性を、G検定のシラバスに沿って学習することで、構造的に理解することが可能になります ¹³。

この知識は、「AIで何ができて、何ができないのか」「どのようなビジネス課題にAIを適用できるのか」「AI導入には何が必要か」といった、実践的な問いに答えるための判断力を養います ³。これは、AIプロジェクトの企画立案や、技術チームとの円滑なコミュニケーション、さらにはAI技術の適切なリスク評価を行う上で不可欠な能力です。G検定は、このようなAIリテラシーの土台を固めるための効果的な手段と言えるでしょう。

キャリア展望の強化：雇用市場での関連性と昇進機会

G検定の取得は、今日のAI人材が強く求められる労働市場において、個人のキャリア展望を大きく広げる可能性を秘めています。

基礎知識の客観的証明： G検定合格は、AIおよびディープラーニングに関する一定レベルの基礎知識を有していることを客観的に証明するものです ¹⁰。これは、履歴書や職務経歴書において、具体的なスキルとしてアピールできる強みとなります。
IT・AI関連企業での評価： 特にIT業界やAI関連企業では、G検定の認知度が高く、取得者を評価する傾向にあります ¹²。AI人材の需要が供給を大幅に上回っている現状 ² において、G検定は有力なアピールポイントとなり得ます。
キャリアチェンジの促進： 文系出身者やAI分野未経験者であっても、G検定を取得することで、AI分野へのキャリア転換を目指す際の意欲や基礎知識を効果的に示すことができます ¹²。学習意欲とポテンシャルをアピールすることで、未経験というハンディキャップを補う一助となるでしょう。
新卒就職活動での差別化： 学生や新卒者にとっては、他の就職活動生との差別化を図り、特にIT業界やAI関連企業への関心の高さをアピールする上で有効です ¹²。
多様な職種での活用：

データサイエンティスト： AIモデルの理解やビジネス課題への適用において、G検定で得た知識が役立ちます。特にリサーチ、分析、提案業務が中心の場合に有効とされています ⁸。
IT・AIコンサルタント： G検定がカバーするビジネス活用事例や関連法規・倫理の知識は、クライアントに対してAI導入に関する最適な提案を行う上で非常に重要です ¹²。
プロジェクトマネージャー・事業開発担当者： AIプロジェクトの計画、リスク管理、技術チームとの連携、AIを活用した新規事業の企画立案などにおいて、G検定で培われた知識が活かされます ³。
転職成功事例と年収への影響： 転職エージェントJACのリクルートメントによると、G検定保有者の転職成功者の平均年収は約750万円であり、役職によっては最高で2,400万円に達するケースも報告されています ²¹。具体的な転職事例としては、G検定取得を機に技術研究職へ転身した30代前半男性（転職後年収950万円）、機械学習エンジニアとしてデジタルマーケティング業界へ移った30代前半男性（転職後年収950万円）、技術開発マネージャーとしてEMC業界へキャリアアップした40代後半男性（転職後年収950万円）などが挙げられています ²¹。また、営業担当者がG検定合格後にAIに関する知識に自信を持ち、顧客との商談の質が向上、結果としてデータマネジメント部門へ異動した事例や、育児休業中にG検定とデータサイエンティスト検定を取得し、復帰後に社内のサービスデザイン部門への異動を予定している女性の事例など、キャリアアップやキャリアチェンジに繋がったケースが報告されています ²²。

これらの事例は、G検定が単なる知識の証明に留まらず、具体的なキャリアアップや年収向上に結びつく可能性を示唆しています。AI人材が不足している市場において、G検定は雇用主に対して候補者のAIリテラシーと学習意欲を伝える強力なシグナルとして機能し、特にキャリアの転換期や新たな挑戦を目指す人々にとって、その扉を開く鍵となり得るのです。

業界における信頼性と専門的評価の獲得

G検定は、その取得者に対して業界内での信頼性と専門的な評価をもたらすいくつかの仕組みを備えています。

JDLAロゴマークの使用： G検定合格者は、JDLAが定めるロゴマークを名刺やプロフィールなどに使用することが許可されます ¹⁰。これは、AIに関する知識とスキルを保有していることを視覚的に示すものであり、専門家としての認知度向上に繋がります。
DX推進パスポート： 前述の通り、G検定はデジタルリテラシー協議会が発行する「DX推進パスポート」の構成要素の一つです ³。このパスポートは、DX推進に必要な基本的スキルセットを証明するものであり、G検定合格がより広範なDX人材としての評価に繋がることを意味します。
Di-Lite推奨資格： 経済産業省オブザーブの「Di-Lite」フレームワークにおける推奨AI資格としての位置づけは ³、G検定が国の定めるITスキル標準に準拠した信頼性の高い資格であることを公的に裏付けています。

これらの認定や制度は、G検定が日本国内のデジタルトランスフォーメーション推進という大きな文脈の中に戦略的に組み込まれていることを示しています。したがって、G検定の取得は、個人の専門性を高めるだけでなく、国全体のデジタル化推進に貢献する人材であるという評価にも繋がり得るのです。

8. CDLE（Community of Deep Learning Evangelists）：G検定達成を増幅させるコミュニティ

G検定合格の大きなメリットの一つに、合格者限定のコミュニティ「CDLE（Community of Deep Learning Evangelists）」への参加資格があります。このコミュニティは、資格取得後の継続的な学習と成長、そしてAI分野での人脈形成において非常に価値の高いプラットフォームです。

CDLEの概要：ミッション、ビジョン、規模

CDLEは、JDLAが主催するG検定またはE資格の合格者のみが参加できる、日本最大級のAI専門家コミュニティです ¹。その会員数は9万人を超え（2022年3月時点で5万人 ¹、その後⁴では9万人超と記載されており、急速な成長を示しています）、活発な活動が展開されています。

CDLEのミッションは、「ディープラーニングの社会実装の日本代表として、社会を発展させるエバンジェリストたちが集まり、学び合い・アウトプットする場を提供する」ことです ⁴。このミッションを達成するために、以下の3つの柱を理念として掲げています ⁴。

学ぶ (STUDY)： CDLEメンバー同士が互いに学び合い、ディープラーニングに関する知識や経験を共有する。
繋がる (CONNECT)： CDLEメンバーが交流を深め、繋がりを持つ。これにより、助け合い、楽しみ、学び、課題解決、自己成長など、個々の参加目的の達成を目指す。
使う (USE)： 共通課題を持つ仲間を増やし、ディープラーニングの知識と経験を活用して社会実装を推進する。

CDLEは、資格取得後もディープラーニングについて学習し続けたい、最新技術や社会実装事例をキャッチアップしたい、共に学びアウトプットする仲間を作りたい、といった合格者の期待に応える場として設計されています ⁴。

主要活動：学習、ネットワーキング、コラボレーション、アウトプット

CDLEでは、ディープラーニングに関する幅広いテーマについて、メンバーが日々学び合い、アウトプットを行うための多様な活動が展開されています ⁴。

情報共有の場：

ディープラーニング全般の最新ニュース、論文、おすすめ書籍情報。
業界別（研究開発、製造業、医療、自動車、人事、法律・倫理など）の最新動向や社会実装事例の共有。
学び合いの場：

JDLA理事長の松尾豊氏をはじめとする有識者や著名人を招いたメンバー限定の勉強会や特別講演（JDLA主催）。
NeurIPS、CVPRなどの国際会議や、Google、Alibabaなどが主催するカンファレンスの技術報告会（JDLA主催）。
メンバー主催の勉強会、読書会、輪読会、もくもく会（自主学習会）、E資格合格に向けた学習サポート会など。
交流の場：

地域別（北海道、東京、埼玉、静岡、名古屋、京都、大阪、信州、福岡、さらにはEUなど）のミートアップ。
業界別のミートアップ。
学生限定グループや女性限定グループなど、特定の属性に基づいた交流の機会。
アウトプットの場：

LT（ライトニングトーク）会。
ハッカソンやKaggleなどのコンペティションへの参加・チーム組成。
スタートアップ支援や起業に関する情報交換・協力。
メディア運営（例：ポッドキャスト「CDLE VOICE」による情報発信）。

これらの活動は、G検定で得た知識を一過性のものとせず、AIという急速に進化する分野において常に最新の情報をインプットし、それを他者と共有し、さらには実践的なアウトプットへと繋げるための継続的なサイクルを生み出しています。CDLEの規模と活動の多様性は、日本におけるAI分野の草の根的な発展と、知識共有・共創文化の醸成に大きく貢献していると言えるでしょう。

キャリアと知識成長のための積極的参加のメリット

CDLEへの積極的な参加は、個人のキャリア形成と専門知識の深化において、以下のような多くのメリットをもたらします。

継続的な学習とモチベーション維持： 急速に進化するAI分野において、最新の知識や技術を学び続けることは不可欠です。CDLEは、勉強会や情報交換を通じて、そのための機会とモチベーションを提供します ⁴。
専門家ネットワークの構築： AI分野の第一線で活躍するエンジニアや研究者、ビジネスリーダーなど、多様なバックグラウンドを持つメンバーと繋がることができます ²。これらの人脈は、新たなキャリアの機会、共同プロジェクト、あるいは起業のきっかけとなる可能性があります。
実践的なスキルの向上： ハッカソンやコンペティションへの参加、LT会での発表などを通じて、G検定で得た知識を実践的なスキルへと昇華させることができます ⁴。これは、理論と実践のギャップを埋める上で非常に重要です。
専門分野の深化と視野の拡大： 特定の業界や技術テーマに関する分科会や勉強会に参加することで、自身の専門性を深めるとともに、関連分野への視野を広げることができます。

CDLEは、G検定やE資格という「点」の成果を、AIエコシステム内での持続的な「線」の活動へと繋げる役割を果たしています。このコミュニティを通じて得られる経験や人脈は、資格そのものが持つ価値をさらに増幅させ、AI時代を生き抜くための強力な武器となるでしょう。

表5：CDLEの活動とメリット概要

活動カテゴリ	具体的な活動例	メンバーにとっての主なメリット
学ぶ (STUDY)	専門家講演、技術報告会、メンバー主催勉強会、読書会、E資格学習サポート ⁴	最新知識の習得、専門性の深化、継続学習のモチベーション維持
繋がる (CONNECT)	地域別・業界別ミートアップ、学生・女性限定グループ、オンラインでの情報交換 ⁴	専門家ネットワーク構築、キャリア機会の発見、多様な視点との接触
使う (USE) / アウトプット	LT会、ハッカソン、Kaggle等コンペ、スタートアップ関連活動、メディア運営 ⁴	理論知識の実践的応用、スキル向上、共同プロジェクト創出、実績構築
情報共有	最新ニュース、論文、書籍情報、業界動向、社会実装事例の共有 ⁴	AI分野のトレンド把握、効率的な情報収集

9. G検定と企業：企業導入とインパクト

G検定は、個人のスキルアップだけでなく、企業が組織全体のAIリテラシーを向上させ、DX（デジタルトランスフォーメーション）を加速するための有効な手段として、多くの日本企業で導入が進んでいます。

G検定を統合する企業のケーススタディ

様々な業種の企業が、G検定を人材育成戦略に組み込み、具体的な成果を上げています。

ソフトバンク株式会社： AI人材育成に全社的に力を入れており、2025年4月時点で「社員の8人に1人がG検定合格者」という高い水準を達成しています ⁵。従業員の自律的なキャリア開発を支援する社内大学制度「ソフトバンクユニバーシティ」の一環として、G検定取得を奨励しています ⁵。この規模での導入は、G検定が大手テクノロジー企業においてAIリテラシーの標準的な指標として認識されていることを示しています。
製造業：

ダイハツ工業株式会社： エンジニア、データサイエンティスト、営業、新入社員、管理職を含む5,000名以上の従業員を対象に、DXビジョンの一環としてG検定取得を推進しています ⁶。
デンソーテクノ株式会社： 全社員のAIリテラシー向上と、AI技術の実用化フェーズへの移行を目指し、G検定を活用しています ⁶。
株式会社MHIパワーコントロールシステムズ： G検定を通じた教育により、AI事業への取り組みを全社で共有し、事業拡大を目指しています ⁶。
建設業：

株式会社大林組： 「AIジェネラリスト研修」を通じて178名のG検定合格者を輩出し、AIを活用したプロジェクト推進を加速させています ⁶。
清水建設株式会社： 2日間のG検定対策集中講座を実施し、社内のAIリテラシー変革のきっかけとしています ⁶。
八千代エンジニヤリング株式会社： 社会インフラの持続的な整備のため、業界全体にインパクトを与えるAI活用推進体制の構築を目指し、G検定を導入しています ⁶。
IT・通信業：

オムロンソーシアルソリューションズ株式会社： 各事業部門のプロジェクトマネージャーを対象にG検定取得を奨励し、AIを活用した新規ビジネスやサービスの創出を目指しています ⁶。
日鉄ソリューションズ株式会社： G検定およびE資格の取得と実務活用の両立を目指す研修を実施し、顧客のDXパートナーとなる社内人材を育成しています ⁶。
NTTコムソリューションズ株式会社： ビジネスドリブンなAIエンジニア育成研修の一環としてG検定を活用しています ⁶。
伊藤忠テクノソリューションズ株式会社： AI時代の顧客ニーズに応えるため、実務で使えるAI研修としてG検定を含むプログラムを求めています ⁶。
その他業種：
電源開発株式会社（J-POWER）： 電気事業のDXを加速させるプロジェクトマネージャー育成のため、G検定を活用した研修を実施しています ⁶。

これらの事例は、G検定が特定の業種に偏らず、製造、建設、IT、エネルギーといった日本の基幹産業を含む幅広い分野で、組織的なAI能力向上のための基盤として認識されていることを示しています。企業が団体経ゆでG検定の申込みを行うケースも一般的であり ³、組織全体のDX推進や営業活動の質的向上にG検定で得られる知識が貢献している例も見られます ²²。

G検定が組織のAIリテラシーとDXイニシアチブに貢献する方法

企業がG検定を導入することは、単に資格保有者を増やすだけでなく、組織全体のAIリテラシー向上とDX推進において、以下のような具体的な効果をもたらします。

共通言語の確立： G検定を通じて、異なる部門の従業員がAIに関する基本的な用語や概念を共有できるようになります。これにより、AIプロジェクトにおけるコミュニケーションが円滑化し、部門横断的な協力体制が促進されます。
AIの脱神秘化： 特に非技術系の従業員にとって、AIは漠然とした、あるいは過度に期待された技術と捉えられがちです。G検定の学習は、AIの可能性と限界を正しく理解させ、より現実的かつ生産的なAI導入アプローチを組織内に浸透させるのに役立ちます。
AI推進人材の発掘と育成： 全社的にG検定取得を奨励することで、AIに対する適性や関心を持つ従業員を発掘できます。これらの人材は、将来的にAI関連プロジェクトのリーダーや、さらなる専門知識（E資格など）を習得する候補者として育成することが可能です。
ボトムアップでのDX推進： 従業員全体のAIリテラシーが向上することで、現場レベルからのAI活用提案や、新しい技術に対する受容性が高まります。これは、トップダウンの指示だけでなく、組織全体でDXを推進していくための文化醸成に繋がります。
ビジネス成果の向上： G検定で得た知識を持つ営業担当者が、顧客に対してAI関連の提案をより深く、説得力を持って行えるようになった結果、商談の質が向上し、ビジネス成果に繋がった事例も報告されています ²²。

企業によるG検定の導入は、個々の従業員のスキルアップに留まらず、組織全体のAI活用能力、イノベーション創出力、そして最終的には市場競争力を高めるための戦略的投資と位置づけられます。ソフトバンクの「社員の8人に1人が合格」やダイハツ工業の5,000人以上を対象とした取り組みといった規模感は、G検定が日本産業界の一部において、AIリテラシーの事実上の標準となりつつある可能性を示唆しています。これは、G検定が目指す「ジェネラリスト」層の育成が、企業変革の触媒として機能し始めている証左と言えるでしょう。

10. 結論：AI時代における戦略的資産としてのG検定

本レポートを通じて、G検定（ジェネラリスト検定）が、現代のAIおよびデジタルトランスフォーメーション（DX）時代において、個人と組織の双方にとって重要な戦略的資産となり得ることを明らかにしてきました。

主要なメリットと考慮事項の要約

G検定は、AIとディープラーニングに関する広範な基礎知識を体系的に習得する機会を提供し、受検者がAIの可能性と限界を理解し、ビジネスにおける適切な活用方針を決定する能力を養うことを目的としています ¹。これにより、個人はキャリアアップの機会を拡大し、特にAI人材が不足する市場において自身の価値を高めることができます ²。企業にとっては、従業員のAIリテラシーを底上げし、組織全体のDX推進能力を強化するための有効な手段となります ⁵。

しかし、G検定の合格率は比較的高水準であるものの、出題範囲の広さと時間的制約から、十分な準備と戦略的な学習が不可欠です ¹⁰。合格後には、日本最大級のAIコミュニティ「CDLE」への参加資格が得られ、継続的な学習、ネットワーキング、そして実践的なアウトプットの機会が提供されることも、G検定の大きな付加価値です ¹。

日本のAIエコシステムにおけるG検定の進化する重要性

G検定は、経済産業省オブザーブの「Di-Lite」推奨資格や「DX推進パスポート」の構成要素として認定されるなど ³、日本のAI人材育成およびDX推進戦略において、その重要性を増しています。これは、G検定が単なる一民間資格を超え、国レベルでのAIリテラシー向上という大きな目標に貢献する存在として認識されていることを示しています。

AI分野は急速に進化しており、JDLAがG検定のシラバスや問題数などを定期的に更新していること ³ は、資格の актуаリティ (今日性) と価値を維持するための重要な取り組みです。このような継続的な改善努力は、G検定が今後も日本のAIエコシステムにおいて信頼され、活用され続けるための基盤となるでしょう。

G検定は、AI技術の民主化を促進し、技術者とビジネスパーソンの間のギャップを埋める「ジェネラリスト」を育成することで、日本全体のAI活用能力と国際競争力の向上に貢献することが期待されます。その真の価値は、資格取得という一時点の成果に留まらず、CDLEなどを通じた継続的な学びとコミュニティへの積極的な参加によって最大限に引き出されます。AI時代において、G検定は、変化に対応し成長し続けるための羅針盤として、個人と組織の双方にとって、ますます不可欠な存在となっていくでしょう。

引用文献

【G検定合格者が語る！】G検定とは？試験概要から学習方法までご紹介！ – キカガク https://www.kikagaku.co.jp/blog/g-certificate
【2025年2月更新】G検定とは｜試験範囲や難易度、合格率、おすすめの勉強方法を解説 https://www.skillupai.com/blog/certification/about-general/
G検定とは – 一般社団法人日本ディープラーニング協会【公式】 https://www.jdla.org/certificate/general/
CDLEについて | CDLEコミュニティサイトβ版 https://cdle.jp/about
社員の8人に1人がG検定合格者。AIスキルの向上を全力支援するソフトバンクの人材育成戦略 https://www.softbank.jp/sbnews/entry/20250428_01
導入事例 | 法人研修 | スキルアップAI | AI/DX人材育成・組織構築支援パートナー https://www.skillupai.com/private-training/success_stories/g/
【2025】E資格とG検定の違いをわかりやすく解説！どちらの資格を選ぶべき？ | キャド研 https://cad-kenkyujo.com/e-qualification-and-g-certification/
ディープラーニングの資格！G検定とE資格の勉強法や取得のメリット – レバテックキャリア https://career.levtech.jp/guide/knowhow/article/709/
G検定とE資格の違いとは？難易度・両方取得する必要性も解説 – データミックス https://datamix.co.jp/media/careerenhancement/difference-gtest-and-equalification/
G検定とは？難易度や年代・職種・業種別の合格率と合格ラインを解説【2025年】 https://www.agaroot.jp/datascience/column/deep-learning-for-general-difficulty-level/
G検定とDS検定はどっちを先に受ける？難易度の違いなども比較 | データサイエンスコラム https://www.agaroot.jp/datascience/column/gtest-dstest-difference/
G検定は転職・就職で有利になる4つの理由！活用できる仕事や一緒に取るべき資格も紹介 https://www.agaroot.jp/datascience/column/gtest-job-change/
G検定は意味ないと言われる3つの理由！メリットや役に立つ仕事を紹介 – アガルートアカデミー https://www.agaroot.jp/datascience/column/gtest-useless/
【2025】G検定とE資格の違いは？難易度や合格点・学習時間を徹底比較 https://bizroad-svc.com/blog/gkentei-eshikaku-tigai/
【2025】G検定の合格率は？試験範囲や勉強方法まで徹底解説！ – BIZ ROAD（ビズロード） https://bizroad-svc.com/blog/gkentei-goukakuritsu/
【2025】G検定の合格者数はどのくらい？簡単ではない理由や合格のための書籍を紹介 | AI研究所 https://ai-kenkyujo.com/certification/g-kentei/gkentei-goukaku/
G検定のおすすめ問題集・テキスト・参考書10選！黒本と赤本はどっちがいい？ https://www.agaroot.jp/datascience/column/gtest-text/
【2023年版】コスパ重視のG検定対策！おすすめの本・講座・教材を一挙紹介！ https://ai-trend.jp/business-article/ai-certification/generalist-test/gkentei-preparation/
【2025】G検定のおすすめeラーニング8選！価格や内容からeラーニングのメリットまで徹底比較 | https://ai-kenkyujo.com/certification/g-kentei/gkentei-elearning/
【2025年6月】G検定の対策講座おすすめ7選！安い通信講座をランキング比較 https://www.agaroot.jp/datascience/column/deep-learning-for-general-comparison/
G検定は転職で有利に働く？G検定が生かせる最新求人も紹介 – JACリクルートメント https://www.jac-recruitment.jp/market/it/g-certification-exam/
【2025】G検定を取得するメリットについて解説！企業の成功事例・合格者の口コミから徹底検証 https://bizroad-svc.com/blog/gkentei-merit/
ディープラーニングで繋がる日本最大のコミュニティ「CDLE（シードル）」のメンバーが５万人を突破！ https://www.jdla.org/news/20220318001/